Das Bundesamt für Statistik stellt wöchentlich erfasste Todesfallzahlen zur Verfügung.
Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) - opendata.swiss
Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.
Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.
Weitere Informationen :
Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)
| TIME_PERIOD | GEO | AGE | SEX | Obs_status | Obs_value |
|---|---|---|---|---|---|
| 2020-W03 | CH | _T | T | P | 1408 |
| 2020-W04 | CH | _T | T | P | 1411 |
| 2020-W05 | CH | _T | T | P | 1420 |
| 2020-W06 | CH | _T | T | P | 1385 |
| 2020-W11 | CH | _T | T | P | 1387 |
| 2020-W12 | CH | _T | T | P | 1525 |
| 2020-W13 | CH | _T | T | P | 1614 |
| 2020-W14 | CH | _T | T | P | 1870 |
| 2020-W15 | CH | _T | T | P | 1636 |
| 2020-W16 | CH | _T | T | P | 1564 |
| Datum | Status | Text |
|---|---|---|
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| 2020-10-28 03:31:51 | I | END Download |
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| 2020-10-28 03:31:51 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
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| 2020-10-28 03:31:41 | I | START Download |
| 2020-10-28 03:31:51 | I | END Download |
| 2020-10-28 03:31:51 | I | |
| 2020-10-28 03:31:51 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-28 03:31:41 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-28 03:31:41 | I | START Download |
| 2020-10-27 03:31:23 | I | END Download |
| 2020-10-27 03:31:23 | I | END Download |
| 2020-10-27 03:31:23 | I | |
| 2020-10-27 03:31:23 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-27 03:31:16 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-27 03:31:16 | I | START Download |
| 2020-10-27 03:31:23 | I | END Download |
| 2020-10-27 03:31:23 | I | |
| 2020-10-27 03:31:23 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-27 03:31:16 | I | Opendata spec lesen … |
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| 2020-10-24 03:30:33 | I | END Download |
| 2020-10-24 03:30:33 | I | |
| 2020-10-24 03:30:33 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-24 03:30:26 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-24 03:30:26 | I | START Download |
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| 2020-10-24 03:30:33 | I | |
| 2020-10-24 03:30:33 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-24 03:30:26 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-24 03:30:26 | I | START Download |
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| 2020-10-23 03:30:26 | I | END Download |
| 2020-10-23 03:30:26 | I | |
| 2020-10-23 03:30:26 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
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| 2020-10-23 03:30:17 | I | START Download |
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| 2020-10-23 03:30:26 | I | |
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| 2020-10-23 03:30:17 | I | START Download |
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| 2020-10-22 03:30:00 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-22 03:29:59 | I | START Download |
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| 2020-10-22 03:30:07 | I | |
| 2020-10-22 03:30:07 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-22 03:30:00 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-22 03:29:59 | I | START Download |
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| 2020-10-21 03:39:32 | I | END Download |
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| 2020-10-21 03:39:22 | I | Opendata spec lesen … |
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| 2020-10-21 03:39:32 | I | |
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| 2020-10-21 03:39:21 | I | START Download |
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| 2020-10-20 03:30:23 | I | END Download |
| 2020-10-20 03:30:23 | I | |
| 2020-10-20 03:30:23 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-20 03:30:14 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-20 03:30:13 | I | START Download |
| 2020-10-20 03:30:23 | I | END Download |
| 2020-10-20 03:30:23 | I | |
| 2020-10-20 03:30:23 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-20 03:30:14 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-20 03:30:13 | I | START Download |
| 2020-10-17 03:29:02 | I | END Download |
| 2020-10-17 03:29:02 | I | END Download |
| 2020-10-17 03:29:02 | I | |
| 2020-10-17 03:29:02 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-17 03:28:55 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-17 03:28:55 | I | START Download |
| 2020-10-17 03:29:02 | I | END Download |
| 2020-10-17 03:29:02 | I | |
| 2020-10-17 03:29:02 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-17 03:28:55 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-17 03:28:55 | I | START Download |
| 2020-10-16 03:29:06 | I | END Download |
| 2020-10-16 03:29:06 | I | END Download |
| 2020-10-16 03:29:06 | I | |
| 2020-10-16 03:29:06 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-16 03:28:59 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-16 03:28:59 | I | START Download |
| 2020-10-16 03:29:06 | I | END Download |
| 2020-10-16 03:29:06 | I | |
| 2020-10-16 03:29:06 | E | Error NROW(api_res$PIVOT) == 1 is not TRUE |
| 2020-10-16 03:28:59 | I | Opendata spec lesen … |
| 2020-10-16 03:28:59 | I | START Download |
| 2020-10-15 03:28:56 | I | END Download |
Metadatenzugriff API (JSON)
Deaths per week by 5-year age group, sex and canton (CSV file) download
- created : 2020-09-25T05:51:02.250736
- format : CSV
- start_date : 2019-12-30T01:00:00
- end_date : 2020-09-13T02:00:00
Deaths per week by 5-year age group, sex and canton (CSV file) download
- created : 2020-06-10T09:51:14.730969
- format : CSV
- start_date : 2000-01-03T01:00:00
- end_date : 2019-12-29T01:00:00
Difference between downloads download
- created : 2020-09-26 03:25:35
- format : CSV
- start_date : 2017-W22
- end_date : 2020-W37
---
title: "Mortalitätsmonitoring Schweiz"
knit: (function(input_file, encoding) {
out_dir <- '_book';
if (!dir.exists(out_dir)) dir.create(out_dir);
rmarkdown::render(input_file,
encoding=encoding,
output_file=file.path(dirname(input_file), out_dir, 'index.html'))})
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: rows
social: menu
source_code: embed
---
```{r setup, include=FALSE}
library(dygraphs) # needs xts
library(dplyr)
library(readr)
source('../R/badgelinks.R')
source('berestful.R')
```
Row
---------------------------------------------------
### Zeitreihe 2000 bis 2020
```{r graph}
# read data with dyfun and convert to timeseries
source('momodyfun.R')
# select sorted timeseries by canton
ktlist <- c('CH','ZH','BE','VD','TI')
dft1 <- dyfun(quos(kanton %in% ktlist)) %>%
count(kt,date, wt=value, name='value') %>%
split(.$kt)
dft2 <- dft1[ktlist] # sort the list
tslist <- lapply(dft2, function(x) {
xts::xts(x$value, order.by = x$date)
})
tss <- do.call(cbind,tslist)
dygraph(tss, main = "Todesfälle Schweiz") %>%
dyOptions(stepPlot = T) %>%
dyHighlight(highlightCircleSize = 5,
highlightSeriesBackgroundAlpha = 0.2,
hideOnMouseOut = FALSE) %>%
dyRangeSelector(dateWindow = c("2013-07-01", as.character(last(dft1[[1]]$date)))) %>%
dyEvent("2020-3-17", "Lockdown", labelLoc = "bottom")
```
Row {.tabset .tabset-fade}
---------------------------------------------------
### Dokumentation
`r badge`
**Das Bundesamt für Statistik stellt wöchentlich erfasste Todesfallzahlen zur Verfügung.**
Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) - [opendata.swiss](https://opendata.swiss/de/dataset?q=%22Todesfälle+nach+Fünf-Jahres-Altersgruppe%22+Kanton)
Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.
Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.
Weitere Informationen :
- Bundesamt für Statistik: [Todesfälle](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bevoelkerung/geburten-todesfaelle/todesfaelle.html)
- Bundesamt für Statistik: [Sterblichkeit, Todesursachen](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/gesundheit/gesundheitszustand/sterblichkeit-todesursachen.html)
- Bundesamt für Statistik: [Mortalitätsmonitoring (MOMO)](https://www.experimental.bfs.admin.ch/expstat/de/home/innovative-methoden/momo.html)
- Weltgesundheitsorganisation (WHO): [EUROMOMO](https://www.euromomo.eu/graphs-and-maps/)
### Todesfälle Schweiz (Sample)
Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)
```{r data}
read_csv2('../data/todesfaelle_woche.csv') %>%
top_n(10) %>%
knitr::kable()
```
### Wöchentlicher Nachtrag (Sample)
```{r diff}
dfdiff <- read_csv2('../data/diff.csv')
DT::datatable(dfdiff[0:100,], class = 'cell-border stripe')
```
### Logdatei
```{r log}
mylog <- read_csv2('../data/log.csv', col_names = F) %>% purrr::map_df(rev)
knitr::kable(mylog[0:100,], col.names = c('Datum','Status','Text'))
```
### Zusätzliche Informationen
Metadatenzugriff [API (JSON)](https://norman-ds.github.io/momo/json.json)
***
`r berestful()`